MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2044422059 · doi:10.4000/ethiquepublique.1461

Le consentement à la participation à une recherche clinique des sujets âgés ayant des difficultés cognitives

2008· article· fr· W2044422059 sur OpenAlexvenueno aff
Laurence Hugonot-Diener, Emmanuelle Duron, Jean-Marc Husson, Anne‐Sophie Rigaud

Notice bibliographique

RevueÉthique Publique · 2008
Typearticle
Languefr
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealth Systems, Economic Evaluations, Quality of Life
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPhilosophyPsychologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Pour améliorer le taux de participation des sujets âgés aux essais cliniques pour respecter l’épidémiologie de la maladie cible, nous devons d’abord être sûrs d’avoir un consentement valide. L’obtention d’un consentement valide chez un patient âgé, et en particulier avec une démence, soulève d’abord le problème de sa capacité à communiquer et à prendre une décision pour un consentement éclairé. Il résulte de divers travaux sur la question que le vieillissement normal n’altère pas systématiquement la communication et la capacité à prendre des décisions, mais des pathologies comme une baisse sensorielle, une démence, une dépression, un AVC avec aphasie, une fragilité et une dépendance peuvent les altérer. Plusieurs études ont montré la difficulté pour l’investigateur à juger de la capacité de patients alzheimer à donner un consentement éclairé pour un essai clinique. Un questionnaire court, l’UBACC, a été mis au point et utilisé aux usa et, en raison de l’absence de gold standard ou d’outils consensuels, on a voulu l’évaluer dans une population européenne âgée atteinte de troubles cognitifs à des degrés divers. Dans le cadre de l’EFGCP, on a lancé l’étude de validation de l’UBACC dans les principales langues européennes, pour juger de son utilité et de sa validité compte tenu des différences culturelles.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,040
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,032
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,633
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0400,032
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,634
Tête enseignante GPT0,494
Écart entre enseignants0,140 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueÉthique PubliqueMême sujetHealth Systems, Economic Evaluations, Quality of LifeTravaux en français237 207